Реалистичная сквозная/бизнес аналитика и оцифровка бизнеса - что сейчас актуально и что стоит делать

Всем привет! Я Лаптев Алексей, основатель и главный разработчик сервиса сквозной аналитики utmstat.

Через наш консалтинг и настройку прошло более 1000 клиентов, поделюсь опытом что действительно имеет смысл в сквозной аналитике.

У любого владельца бизнеса после первых заявок и продаж быстро возникают вопросы:

Да!

Все ключевые показатели бизнеса

Динамика по дням

Эффективность рекламных источников

Если коротко - сквозная аналитика сводит выручку, расходы в единую табличку и считает эффективность вашего бизнеса в маркетинге и продажах.

Если послушать какого-нибуть эксперта на конфе - то без собственной DWH и уникальных самодельных дашбордов аналитику не построить.

А если послушать менеджера по продажам - надо сотни отчетов для нормальной аналитики.

Но все сильно проще.

Если вы хотите оцифровать ваш бизнес и начать считать ключевые метрики маркетинга и продаж вам надо:

Довольно простые задачи с точки зрения построения "аналитики", с которыми справится любой готовый сервис, если он это обещает. Как минимум такое есть в UTMSTAT.

В этих 5 задачах основная точка роста на основе данных и тут буквально 2-3 дашборда - ничего сложного.

Поэтому если вы "новичек" в аналитике и не можете внятно сказать какого среза данных вам не хватает для принятия решений - ставьте готовые решения и решайте выше описанные задачи.

Если ваш оборот менее 50 млн рублей в месяц - этого скорее всего будет достаточно.

Креативить и искать "хаки" не надо, все уже придумано.

Бежать делать кастомные дашборды

Как минимум потом что это долго и дорого, а ничего нового вы скорее всего не узнаете.

Сначала выжмете все из готовых решений. Скорее всего и их полностью не осилите, но если получится - это будет большой успех.

Делать что-то свое имеет смысл только если серьезные требования по безопасности и данные не должны уходить за пределы контура.

Или вы уже достигли потолка в базовой оптимизации и нужно действительно считать уникальные метрики, чтобы выжать последние крошки выгоды из аналитики.

Если вы малый бизнес - точно нет.

Заморачиваться многоканальными последовательностями и атрибуциями.

90-95% продаж в 1-2 касания, строить аналитику по 10 касаниям обычно нет экономического смысла.

Строить когорты

Это задача для конца очереди, когда наведен основной порядок.

Сейчас довольно много инструментов решающих эти задачи - как готовые сервисы типа UTMSTAT, так и типа "собери сам" типа Power BI, Yandex DataLens.

Поэтому проблем с инструментами нет и в 99% случаев ничего пилить с нуля не надо.

Сейчас основная проблема не в инструментах, а в кадрах, в аналитиках которые смогут настроить эти сервисы, посмотреть на цифры и сказать куда бежать бизнесу.

Делятся они на 3 группы:

1. Не знают азов

Когда буквально не знают азов сбора данных и что смотреть, при этом что-то анализируют, на основе таких данных принимают решение куда бежать.

Обычно это какие-нибуть новички в Яндекс Директе без технического бэкграунда или олдовые маркетологи, которым не обязательно знать тех часть, они ведь про стратегию.

Например на картинке ниже свалили в кучу и источники и цели, совместиили несовместимое.

Какая польза от такой аналитики для бизнеса можно только догадываться.

2. Слишком умные, оверквалифайд

Это либо программисты, либо датсаинтесты.

Этим надо обязательно пилить свое решение чтобы посчитать банальный ROMI.

Можно легко попасть на месяцы/годы разработки того, что уже можно купить за 5000-10000 руб/мес и запустить через месяц.

Планируя решения с такими товарищами, я очень рекомендую послушать альтернативные мнения, например наше. Иначе высок риск попасть на ненужную сложную разработку.

3. Нормис

Самая лучшая категория.

Такие заливают конверсию в метрику на разные этапы воронок чтобы понимать откуда целевые клиенты.

А когда понимают чем ограничена метрика - переходят на готовые сервисы сквозной аналитики, но тоже без фанатизма.

Тут 3 уровня в зависимости от задач.

1. Просто понять откуда заявки

Если большинство заявок сайта - достаточно яндекс метрики.

Туда можно выгрузить заявки/продажи и понять с какого источника их больше и откуда деньги.

Не очень точно, но в целом приемлемо.

Конверсии лучше заливать через no-code сервис, чтобы было системно, а не на коленке. Кейс.

2. Свести маркетинг и продажи в единый дашборд

Если доросли до момента что хочется считать и продажи и маркетинг и чтобы точно и чтобы на одном дашборде - подключаем сквозную аналитику.

На этом этапе не надо бежать строить свой сквозняк в Power BI или Datalens. Все задачи которые вы хотите решить - уже решены. Просто подключите готовый сервис и наведите порядок в нем.

Так или так.

3. Глубокий анализ продукта и аудитории

И вот только когда вы уперлись в потолок оптимизации маркетинга и продаж в готовых решениях, можно копнуть глубже и например посмотреть зависимость спроса на определенные продукты/услуги от погоды или прочих событий.

Такой класс задач слишком уникальный и готовых решений нет, поэтому тут уже актуальны самодельные дашборды в Power BI, Yandex Datalens или Metabase.

Делать это все надо в последнюю очередь.

Яндекс Метрика

Это первое что надо подключать на сайт.

Заливайте туда заявки в цель lead и продажи в цель sale. Этого уже будет достаточно чтобы понять откуда у вас клиенты и начать двигать маркетинг в нужную сторону.

Инструмент бесплатный.

Если хотите стабильный процесс залива конверсий с возможностью быстрой настройки логики, лучше это делать через no-code сервис.

Google Analytics 4

Тоже самое что Яндекс Метрика, только чуть сложнее. Имеет смысл ставить если он вам нравится больше. А так достаточно метрики.

Инструмент бесплатный.

Если хотите стабильный процесс залива конверсий с возможностью быстрой настройки логики, лучше это делать через no-code сервис.

Сервисы сквозной аналитики

Сейчас основные игроки на рынке профессиональных сервисов сквозной аналитики это roistat, calltouch, comagic и utmstat.

Все эти сервисы работают по одному принципу - вытаскивают данные из рекламных систем, crm, собирают клики и строят вам отчеты по эффективности маркетинга и продаж.

Если их настроить одновременно, то они будут показывать +/- одно и тоже. Каких-то уникальных фишечек, дающих иксы в продажах нет.

Основная проблема с этими сервисами - часто их трудно настроить, чтобы они показывали корректные данные.

Именно на этой проблеме мы и сфокусированы в utmstat.

Еще раз коротко, как обычно обстоят дела со сквозной аналитикой:

Поэтому мы отказались от стратегии "чем больше дашбордов тем лучше", и перешли к стратегии - "дать 2-3 дашборда дающих 95% пользы и помочь настроить хотя бы это".

Чтобы у клиента работала хотя бы базовая аналитика и он мог устранить очевидные грубые ошибки в маркетиге и продажах.

Что для этого сделали?

1. Нашли золотую середину по формату дашбордов

Теперь основная информация с инсайтами буквально на главное странице - там видны узкие места по маркетингу и продажам.

2. Автоматический контроль точности данных

Из-за слабой экспертизы мало кто может в ручном режиме проверить все ли корректно, да и зачем, когда можно автоматически.

В итоге получился классный объективный индикатор по проекту - качество данных, маркетинга и продаж. Просто сделайте все зеленым и это будет значит что все хорошо.

Такой подход позволяет отвязаться от субъективного мнения конкретного эксперта.

3. Автоматические подсказки

Все красное, что делать? Просто устраните замечания - utmstat автоматически мониторит более 100 точек возможных ошибок.

Думать не надо.

4. Подключили no-code сервис

К utmstat по whitelabel подключен no-code сервис ApiMonster (тоже наш проект).

Данная возможность позволяет вытаскивать данные откуда угодно и реализовать довольно сложную логику настройки потоков данных кнопками.

Если у вас не очень типовой стек - не нужно будет писать сложных дорогих интеграций, достаточно закинуть данные по вебхуку в utmstat и далее настроить все логику уже внутри.

Это и все бесплатно в рамках основного тарифа, подключать дополнительные no-code сервисы не надо.

5. Настройка под ключ и консалтинг

Чтобы закрыть вопрос к доступу к экспертизе - мы сделали настройку под ключ, а также возможность постоянного сопровождения, чтобы с гарантией довести точность данных до 95-100% и дать клиенту объективные цифры по состоянию его бизнеса - кейс.

6. Итого

Классно же, ваше решение так может?

Если вы потом не хотите платить за разработку своей DWH для типовых отчетов 100500 тыс рублей потому что у вас трудная ситуация и все уникально, следуйте рекомендациям ниже.

Выбор CRM

Чтобы потом не страдать с интеграциями, когда ваши процессы в CRM не стыкуются с популярными сервисами - делайте так:

Для Ecom - RetailCRM/МойСклад

Для всего остального - AmoCrm/Bitrix24 (лучше Amo)

Любая заявка/обращение - всегда новая сделка

Любая продажа - всегда новая сделка

Никаких объединений нескольких продаж одной сделке и прочих "уникальных" процессов.

Прочие уникальные сервисы

Если популярные сервисы вам не подходят, постарайтесь выбирать хотя бы те, где есть api и вебхуки как минимум для получения данных по заявкам.

Так хотя бы через no-code сервис получиться вытащить данные.

Грамотные рекламные кампании

Чтобы потом не думать как вытащить из данных по РК статистику по конкретному продукту - заранее хорошо сегментируем РК. Лучше много сегментов чем мало.

1 продукт - 1 рекламная кампания

1 услуга - 1 рекламная кампания

Если по рк продукта/услуги реально много трафика/заказов и бюджета, можно сегментировать детальнее на

- горячие запросы - 1 рекламная кампания

- холодные запросы- 1 рекламная кампания

- по городам - 1 рекламная кампания на город

- по устройствам - 1 рекламная кампания

Грамотная UTM-разметка

Utm-метки нужны чтобы и сервисы аналитики могли однозначно понять с какого рекламного источника пришла заявка и продажа.

Многие маркетологи/директологи не понимают сути utm-меток, изобретают свои "уникальные" форматы, а потом данные невозможно свести и нужно переделывать разметку, теряя время.

Тут не надо ничего изобретать, просто используйте генераторы utm-меток, есть готовое решение.

Если вы хотите внедрить сквозную аналитику в бизнес или текущая работает не очень - напишите нам.

Подскажем оптимальное решение.